CN115429154A - 一种清洁机器人的清洁控制方法和清洁机器人 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种清洁机器人的清洁控制方法和清洁机器人，其中，清洁控制方法包括：获取待清洁区域的区域地图；基于所述区域地图确定边角区域和空旷区域；按照先清洁边角区域再清洁空旷区域的顺序对所述待清洁区域进行清洁。在清洁机器人对待清洁区域进行清洁之前，选对待清洁区域进行划分，识别空旷区域和边角区域，在进行清洁时，先对边角区域进行清洁，在对边角区域清洁完成之后，再对空旷区域进行清洁，可以减少对于墙角、凳子底下、杂物堆放等犄角旮旯的卫生死角的遗漏。解决了传统清洁方式容易产生遗漏或清洁不干净的问题，提升清洁效果。

Description

一种清洁机器人的清洁控制方法和清洁机器人

技术领域

本发明涉及家电技术领域，具体涉及一种清洁机器人的清洁控制方法和清洁机器人。

背景技术

随着生活水品的提高，清洁机器人逐渐进入家庭。

以家庭环境为例，清洁机器人利用激光测距或视觉传感器，通过slam(同步定位与导航)技术构建出家庭环境地图，并将其划分出大小相同的多个矩形清洁区域，并在构建的过程中同时进行清洁。传统的清洁策略是清洁机器人在进入一个清洁区域后，先进行沿墙或沿边运动，在沿一圈完成后，进行由近到远的弓字型清洁。实际中，墙角、凳子底下、杂物堆放等边角区域处往往是卫生死角，按照清洁机器人通常的清洁策略，往往只是按照弓字型清洁顺序进行清洁，对边角区域只能清洁一次甚至产生遗漏，通常难以清洁干净，可能会形成卫生死角，造成清洁效果不理想。

发明内容

为解决上述背景技术中阐述的技术问题，本发明提供了一种清洁机器人的清洁控制方法和清洁机器人，以减小边角区域遗漏，提升清洁效果。

根据第一方面，本申请实施例提供了一种清洁机器人的清洁控制方法，所述控制方法包括：获取待清洁区域的区域地图；基于所述区域地图确定边角区域和空旷区域；按照先清洁边角区域再清洁空旷区域的顺序对所述待清洁区域进行清洁。

可选地，所述按照先清洁边角区域再清洁空旷区域的顺序对所述待清洁区域进行清洁包括：以第一清洁方式对所述边角区域进行清洁；以第二清洁方式对所述空旷区域进行清洁，其中，所述第一清洁方式的清洁强度大于所述第二清洁方式的清洁强度。

可选地，所述边角区域包括多个边缘边角区域和至少一个孤立边角区域；所述以第一清洁方式对所述边角区域进行清洁包括：按照第一预设顺序对所述边缘边角区域以所述第一清洁方式依次进行清洁；在完成所有所述边缘边角区域清洁时，按照第二预设顺序对所述孤立边角区域以所述第一清洁方式依次进行清洁。

可选地，所述基于所述区域地图确定边角区域包括：根据所述区域地图控制所述机器人沿所述待清洁区域的边缘进行沿边运动；基于三角形法在沿边运动过程中识别边缘边角区域。

可选地，所述基于三角形法在沿边运动过程中识别边缘边角区域包括：对所述清洁机器人沿边运动路径上的障碍物和所述待清洁区域的边缘进行线段拟合，得到拟合线段；计算朝向所述清洁机器人方向的所述拟合线段夹角的角度；在所述夹角的角度小于预设角度时，将所述夹角对应的所述拟合线段包围的区域作为所述边缘边角区域。

可选地，所述基于所述区域地图确定边角区域包括：基于所述区域地图识别待清洁区域内的孤立障碍物；将所述孤立障碍物进行区域划分得到孤立边角区域。

可选地，所述将所述孤立障碍物进行区域划分得到孤立边角区域包括：获取所述孤立障碍物的坐标均值；基于所述坐标均值对所述孤立障碍物进行聚类对聚类后的孤立障碍物进行区域划分，得到所述孤立边角区域。

可选地，所述孤立边角区域包括：圆形区域、三角形区域多边形区域和一边平行于待清洁区域的边缘的矩形区域中的至少一种。

可选地，所述基于所述区域地图确定所述空旷区域包括：将所述区域地图中去除所述边角区域的区域作为所述空旷区域。

根据第二方面，本申请实施例提供了一种清洁机器人，所述清洁机器人包括处理器、存储器和存储在所述存储器上的执行指令，所述执行指令设置成在被所述处理器执行时能够使所述清洁机器人执行上述第一方面任意一项所述的清洁机器人的清洁控制方法。

在本申请中，在获取到待清洁区域的区域地图之后，可以基于区域地图划分边角区域和空旷区域，然后按照先清洁边角区域再清洁空旷区域的顺序对所述待清洁区域进行清洁。即在清洁机器人对待清洁区域进行清洁之前，选对待清洁区域进行划分，识别空旷区域和边角区域，在进行清洁时，先对边角区域进行清洁，在对边角区域清洁完成之后，再对空旷区域进行清洁，可以减少对于墙角、凳子底下、杂物堆放等犄角旮旯的卫生死角的遗漏。解决了传统清洁方式容易产生遗漏或清洁不干净的问题，提升清洁效果。

进一步，由于边角区域通常较于空旷区域更容易积累灰尘、垃圾等，并且，在清洁时容易遗漏，因此，在对于边角区域进行清洁时所用的清洁方式的清洁强度大于空旷区域的清洁强度。以实现需进行重点清洁，减少卫生死角的产生，不仅减小边角区域的遗漏，还可以对于边角区域进行更加彻底的清洁，使得整个待清洁区域在完成清洁之后，各个地方或角落均达到较好的清洁效果。避免因角落容易积灰或容易遗漏导致的清洁效果不佳的问题。

进一步，在对孤立边角区域进行划分时，可以将孤立边角区域的边划分为平行于墙壁，由于孤立边角区域的边平行于墙壁，因此，在对孤立边角区域进行清洁路径规划和清洁时，更加方便和高效，同时可以更容易与空旷区域的清洁路线进行无缝对接，减小遗漏待清洁区域的概率，提高清洁效果和清洁效率。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是本发明一个实施例的一种清洁机器人的清洁控制方法的流程图；

图2a为本发明一个实施例的一种边角区域的示意图；

图2b为本发明实施例的另一种边角区域的示意图；

图3为本发明实施例的待清洁区域的区域地图的栅格示意图；

图4为本发明实施例的孤立边角区域的划分方法的流程图；

图5为本发明实施例的非墙壁类障碍物栅格示意图；

图6为本发明实施例的孤立障碍物均值栅格坐标示意图；

图7为本发明实施例的孤立障碍物均值栅格聚类示意图；

图8为本发明实施例的孤立边角区域划分示意图；

图9为本发明实施例的清洁机器人的结构示意图。

具体实施方式

为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图说明本发明的具体实施方式，在各图中相同的标号表示结构相同或结构相似但功能相同的部件。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。

本申请实施例提供了一种清洁机器人的清洁控制方法，如图1所示，清洁控制方法可以包括如下步骤：

S10.获取待清洁区域的区域地图。作为示例性的实施例，清洁机器人可以利用激光测距或视觉传感器，通过slam技术构建出待清洁区域的区域地图。作为可选地实施例，待清洁区域可以为已知环境区域，可以实现获取待清洁区域的区域地图信息，清洁机器人预先加载已建立好的区域地图。示例性的，可以以slam技术构建区域地图为例进行说明。具体的，清洁机器人可以利用传感器获取待清洁区域的环境特征，例如，清洁机器人可以搭载有激光传感器或视觉传感器获取环境特征，利用slam技术构建出区域地图，该区域地图可以采用栅格地图、特征地图等。在本实施例中，可以以栅格地图为例进行说明。

S20.基于所述区域地图确定边角区域和空旷区域。作为示例性的实施例，以区域地图为栅格地图为例，区域地图中所包含的信息包括区域的边界，例如，待清洁区域为房间，如客厅、卧室或厨房等居家房间，区域的边界可以包括墙边。区域地图中的信息还可以包括障碍物，例如，房间中的家具，例如，衣柜、电视柜等靠墙家具，还可以包括沙发、茶几、桌椅等处于房间内孤立的家具。示例性的，区域的边界可以组成边角区域，例如，墙角、靠墙家具与墙体夹角等。障碍物与障碍物组成的夹角等可以作为边角区域。孤立障碍物例如孤立家具也可以构成边角区域，例如，沙发、茶几、桌椅下方，或者孤立障碍物之间夹角区域等。在本实施例中，在获取到区域地图之后，可以获取区域地图中的障碍物信息，基于障碍物信息确定边角区域和空旷区域，例如，在格栅地图中可以基于格栅中的元素属性确定障碍物和空旷区域，示例性的，格栅中的元素为0，则表示空旷区域，格栅中的元素为1可以表示障碍物。在确定障碍物之后，可以将鼓励的障碍物作为边角区域，将格栅中的元素为0的区域作为空旷区域。可选地，还可以控制清洁机器人沿边运动，基于墙角特征识别墙角，将墙角作为边角区域，作为另一种可选地实施例，在控制清洁机器人沿边运动时，还可以将障碍物与墙的夹角，以及障碍物之间的夹角作为边角区域。

S30.按照先清洁边角区域再清洁空旷区域的顺序对所述待清洁区域进行清洁。作为示例性的实施例，通常清洁机器人的清洁策略为在待清洁区域按照弓字型路线进行清洁，对于边角区域往往会存在遗漏，或者清洁不到位的情况，因此，在本实施例中，在确定边角区域和空旷区域之后，可以先对边角区域进行重点清洁，在清洁完边角区域之后，再对空旷区域按照预设的清洁路线进行清洁，能够减少对于墙角、凳子底下、杂物堆放等犄角旮旯的卫生死角的遗漏。解决了传统清洁方式容易产生遗漏或清洁不干净的问题。

作为示例性的实施例，由于边角区域通常较于空旷区域更容易积累灰尘、垃圾等，并且，在清洁时容易遗漏，因此，在对于边角区域进行清洁时需进行重点清洁，实现无卫生死角。在本实施例中，在按照先清洁边角区域再清洁空旷区域的顺序对所述待清洁区域进行清洁时可以采用不同的清洁方式对边角区域和空旷区域进行清洁，具体的，以第一清洁方式对所述边角区域进行清洁；以第二清洁方式对空旷区域进行清洁。在本实施例中，第二清洁方式可以为清洁机器人正常的清洁强度，正常清洁强度可以为人为设置的，也可以为清洁机器人基于当前待清洁区域的污染程度自主确定的。示例性的，清洁机器人基于灰尘度确定清洁强度，可以基于地面垃圾密集程度确定清洁强度，还可以距上次清洁的间隔时长确定清洁强度，示例性的，清洁机器人可以利用灰尘传感器确定灰尘度，可以利用摄像头等视觉传感器或利用激光传感器、超声波传感器等确定地面垃圾密集程度。作为示例性的实施例，第一清洁方式的清洁强度大于第二清洁方式的清洁强度，例如，第一清洁方式可以为以第二清洁方式的清洁强度进行多次清洁。还可以更大强度的清洁方式进行一次或多次清洁，例如，采用对边角区域进行螺旋清扫、拖布增加水量、增大拖布清洁强度、增大风机强度等更大强度的清洁方式对边角区域进行清洁。首先对于同一产生积灰或垃圾距离的边角区域以更大强度的清洁方式进行重点清洁，在确认对于边角区域清洁完成之后，在对空旷区域按照常规清洁方式进行清洁，不仅减小边角区域的遗漏，还可以对于边角区域进行更加彻底的清洁，使得整个待清洁区域在完成清洁之后，各个地方或角落均达到较好的清洁效果。避免因角落容易积灰或容易遗漏导致的清洁效果不佳的问题。

作为示例性的实施例，边角区域包括边缘边角区域和孤立边角区域，示例性的，边缘边角区域可以包括墙角区域、墙体与障碍物组成的角落区域，或障碍物与障碍物组成的角落区域。示例性的，孤立边角区域可以包括在待清洁区域中孤立的障碍物组成的角落区域，例如，沙发下、桌椅下等孤立家具或障碍物组成的角落区域。在对边角区域进行清洁时，为了节约清洁时间，提升清洁效率和清洁效果。可以按照第一预设按照第一预设顺序对所述边缘边角区域以所述第一清洁方式依次进行清洁；在完成所有所述边缘边角区域清洁时，按照第二预设顺序对所述孤立边角区域以所述第一清洁方式依次进行清洁。作为示例性的实施例，可以先对边缘边角区域进行清洁，在对孤立边角区域进行清洁，也可以先对孤立边角区域进行清洁，在对边缘边角区域进行清洁。在本实施例中，可以以先对边缘边角区域进行清洁，在对孤立边角区域进行清洁为例进行说明：

清洁机器人进入一个待清洁的区域，进行沿墙运动，并在沿墙运动过程中进行边缘边角区域识别。在识别出后，在边缘边角区域内按照第一清洁方式进行重点清洁，然后再继续沿墙运动；在识别到第二个边缘边角区域后，也按照第一清洁方老师进行重点清洁；然后再继续沿墙运动，直到沿墙运动完毕。完成边缘边角区域的清洁。之后，对地图内部的孤立障碍物进行聚类，识别孤立边角区域，并按照距离清洁入口(清洁机器人的出发点)距离的远近进行的顺序对孤立边角区域按照第一清洁方式进行顺次的重点清洁。在完成边缘边角区域和孤立边角区域之后，则对空旷区域按照第二清洁方式进行正常清洁。

作为可选地实施例，在对于边角区域进行清洁时，也可以将所有边角区域按照与清洁入口的距离进行排序，按照排序依次清洁，其中，对于边缘边角区域可以在构建区域地图时进行识别和定位。可以减小清洁机器人的行走路线，提高清洁效率。可选地，对于边角区域的清洁还可以按照其他清洁顺序进行清洁，例如，可以按照人为设定的顺序进行清洁。

作为示例性的实施例，对于边角区域的确定可以针对边缘边角区域和孤立边角区域采用不同的方法进行确定，示例性的针对边缘边角区域，可以根据所述区域地图控制所述机器人沿所述待清洁区域的边缘进行沿边运动；基于三角形法在沿边运动过程中识别边缘边角区域。通常，对于边缘边角区域，清洁机器人不易清洁到的区域往往为墙角或在墙边与障碍物的夹角组成的三角区域，因此，基于三角形法识别在沿边运行过程中的三角区域可以快速准确的识别出边缘边缘边角区域。

对于边角区域的识别，作为一种可选地实施例，如图2所示，可以采用线段拟合并计算夹角的方式进行。具体的，对所述清洁机器人沿边运动路径上的障碍物和所述待清洁区域的边缘进行线段拟合，得到拟合线段；计算朝向所述清洁机器人方向的所述拟合线段夹角的角度；在所述夹角的角度小于预设角度时，将所述夹角对应的所述拟合线段包围的区域作为所述边缘边角区域。作为示例性的实施例，以图2所示的夹角情况为例进行说明：

首先通过SLAM技术建立待清洁区域的栅格地图。在沿边过程中，通过对地图中的墙边对应的栅格坐标进行霍夫变换，可以拟合出线段。如图2所示，示例性的，参见图2a所示，拟合出前方线段2和侧边线段3，并计算其夹角α，若α小于预设角度，例如90°，则认为线段2与和线段3构成了三角形的边缘边角区域S。其中，边缘边角区域S由A、O、B点构成。在本实例中，S的面积可以为固定大小，也可以基于夹角α的大小确定，例如，夹角越小面积越大，夹角越大面积越小，O为线段2与线段3的交点，A与B分别为在线段2与3上从O点开始选取的点，一般的，OA＝OB。作为示例性的实施例，线段1与线段2的构成的夹角β大度预设角度。例如钝角，则认为不构成边缘边角区域。作为可选地实施例，如图2b所示，障碍物和墙边之间形成的角落也可以作为边缘边角区域，其中线段2和线段3不相交，则可以计算其延长线组成的夹角，在夹角小于预设角度时，则线段2和线段3与其延长线的交点O组成的三角形区域也可以作为边缘边角区域。本领域技术人员应当理解，预设角度可以为为90°，也可以为其他角度，另外，对于边缘边角区域的确定时，三角形的两个边OA和OB可以相等，也可以不相等。

在识别出边缘边角区域后，对该区域以第一清洁方式进行重点清洁，如进行多次沿边、多次来回弓扫、增加风机强度、增加拖布强度等措施，显著特点是区别于空旷区域内的第二清洁方式。可以针对性的对边角区域进行全方位重点清洁，各个地方或角落均达到较好的清洁效果。避免因角落容易积灰或容易遗漏导致的清洁效果不佳的问题。

作为示例性的实施例，对于孤立边角区域的识别和清洁，基于所述区域地图识别待清洁区域内的孤立障碍物；将所述孤立障碍物进行区域划分得到孤立边角区域。示例性的，在获取到区域地图之后，可以在区域地图中查找待清洁区域中障碍物的信息，示例性的，可以孤立的障碍物进行聚类，划分成一个或多个孤立区域作为孤立边角区域。作为一种可选地实施例，区域地图采用栅格地图，可以使用数字0表示该栅格为空闲区域，使用数字1表示障碍物区域，使用数字-1表示未知区域，如图3所示，图3示出了障碍物区域，空闲区域和未知区域。具体的，在构建栅格地图时，可以参见图4所示的孤立边角区域的划分步骤：

S41.获取所述孤立障碍物的坐标均值。具体的，如图5所示，根据清洁机器人沿边运动，可知道地图中的障碍物栅格是否属于墙壁，并以此提取出地图中的非墙壁类障碍物。图5示出了多个非墙壁类障碍物栅格，提取孤立障碍物栅格，对于每个障碍物栅格，可以计算其相邻的障碍物栅格数量N,若N<N_threshold，则确认相邻的障碍物为孤立障碍物栅格。对这些孤立障碍物栅格分别求平均坐标，得到均值栅格。图6示出了孤立障碍物均值栅格。示例性的，孤立障碍物栅格可以表征沙发、桌椅等孤立障碍物的腿，因此，在得到均值栅格之后，需要对均值栅格进行聚类，以模拟孤立障碍物，得到孤立边角区域。

S42.基于所述坐标均值对所述孤立障碍物进行聚类。作为示例性的实施例，在得到均值栅格之后，可以基于均值栅格和预设的搜索半径对孤立障碍物的均值栅格进行聚类。示例性的，随机抽取室内障碍物的均值栅格，并以其为中心，搜索半径为R范围内的其余障碍物均值栅格，并将这些障碍物进行类聚成区。其中，搜索半径R可以为清洁机器人的半径。具体的，可以参见图7所示的均值栅格聚类后的示意图。

S43.对聚类后的孤立障碍物进行区域划分，得到所述孤立边角区域。作为可选地实施例，为了方便清洁机器人规划清洁路径，同时避免产生待清洁区域的遗漏，可以在每个类聚区内，设置R1为清洁机器人的半径，以各个障碍物均值栅格的中心为中心，边平行墙面，做矩形区域划分，形成孤立边角区域。具体的，参见图8所示，由于孤立边角区域的边平行于墙壁，因此，在对孤立边角区域进行清洁路径规划和清洁时，更加方便和高效，同时可以更容易与空旷区域的清洁路线进行无缝对接，减小遗漏待清洁区域的概率。提高清洁效果和清洁效率。作为另一种可选地实施例，孤立边角区域的形状划分还可以采用其他形状，例如圆形区域、三角形区域多边形区域和一边平行于待清洁区域的边缘的矩形区域中的至少一种。作为示例性的实施例，在对孤立边角区域进行划分时，还可以基于孤立边角区域中心离清洁入口的距离由远到近进行清洁顺序的排序，如图8所示，其清洁顺序可以为a->b->c->d。清洁机器人在沿墙完毕后，即按照上述矩形区域编号a->b->c->d进行重点清洁，如对这些区域内的障碍物进行多次沿边、多次来回弓扫、增加风机强度、增加拖布强度等措施。

本领域技术人员应当明白，上述示例中的数值和数值范围只是为了便于理解而进行的示例性的举例，本实施例中保护范围并不限于上述例举的示例中的数值和数值范围。

图9为本发明一个实施例的一种清洁机器人的结构示意图。

如图9所示，本申请还提供一种清洁机器人，其包括处理器、存储器和存储在存储器上的执行指令，执行指令设置成在被处理器执行时能够使清洁机器人执行上述的清洁控制方法。可选地还包括存储器和总线，此外饮水机还允许包括其他业务所需要的硬件。

在本发明的一些实施例中，该一种清洁机器人可以包括扫地机器人，拖地机器人，扫拖一体机器人等。在完成空旷区域的清洁的同时，可以对角落区域进行较为有效的清洁，并且避免对角落区域的遗漏，防止卫生死角的产生，提升清洁效果。

可选地还包括存储器和总线，此外清洁机器人还允许包括其他业务所需要的硬件。存储器可以包括内存和非易失性存储器(non-volatile memory)，并向处理器提供执行指令和数据。示例性地，内存可以是高速随机存取存储器(Random-Access Memory，RAM)，非易失性存储器可以是至少1个磁盘存储器。

其中，总线用于将处理器、存储器和网络接口相互连接到一起。该总线可以是ISA(Industry Standard Architecture，工业标准体系结构)总线、PCI(PeripheralComponent Interconnect，外设部件互连标准)总线、EISA(Extended Industry StandardArchitecture，扩展工业标准结构)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为了便于表示，图9中仅用一个双向箭头表示，但这并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

在上述清洁机器人的一种可行的实施方式中，处理器可以先从非易失性存储器中读取对应的执行指令到内存中再运行，也可以先从其它设备上获取相应的执行指令再运行。处理器在执行存储器所存放的执行指令时，能够实现本公开上述任意一个清洁控制方法。

本领域技术人员能够理解的是，上述的清洁控制方法可以应用于处理器中，也可以借助处理器来实现。示例性地，处理器是一种集成电路芯片，具有处理信号的能力。在处理器执行上述清洁控制方法的过程中，上述清洁控制方法的各步骤可以通过处理器中硬件形式的集成逻辑电路或软件形式的指令完成。进一步，上述处理器可以是通用处理器，例如中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件、微处理器以及其它任何常规的处理器。

本领域技术人员还能够理解的是，本公开上述清洁控制方法实施例的步骤可以被硬件译码处理器执行完成，也可以被译码处理器中的硬件和软件模块组合执行完成。其中，软件模块可以位于随机存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器、电可擦写可编程存储器、寄存器等其它本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器中，处理器读取存储器中的信息之后结合其硬件完成上述清洁控制方法实施例中步骤的执行。

至此，已经结合前文的多个实施例描述了本公开的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本公开的保护范围并不仅限于这些具体实施例。在不偏离本公开技术原理的前提下，本领域技术人员可以对上述各个实施例中的技术方案进行拆分和组合，也可以对相关技术特征作出等同的更改或替换，凡在本公开的技术构思和/或技术原理之内所做的任何更改、等同替换、改进等都将落入本公开的保护范围之内。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种清洁机器人的清洁控制方法，其特征在于，所述控制方法包括：

获取待清洁区域的区域地图；

基于所述区域地图确定边角区域和空旷区域；

按照先清洁边角区域再清洁空旷区域的顺序对所述待清洁区域进行清洁。

2.如权利要求1所述的清洁控制方法，其特征在于，所述按照先清洁边角区域再清洁空旷区域的顺序对所述待清洁区域进行清洁包括：

以第一清洁方式对所述边角区域进行清洁；

以第二清洁方式对所述空旷区域进行清洁，其中，所述第一清洁方式的清洁强度大于所述第二清洁方式的清洁强度。

3.如权利要求2所述清洁控制方法，其特征在于，所述边角区域包括多个边缘边角区域和至少一个孤立边角区域；所述以第一清洁方式对所述边角区域进行清洁包括：

按照第一预设顺序对所述边缘边角区域以所述第一清洁方式依次进行清洁；

在完成所有所述边缘边角区域清洁时，按照第二预设顺序对所述孤立边角区域以所述第一清洁方式依次进行清洁。

4.如权利要求1所述的清洁控制方法，其特征在于，所述基于所述区域地图确定边角区域包括：

根据所述区域地图控制所述机器人沿所述待清洁区域的边缘进行沿边运动；

基于三角形法在沿边运动过程中识别边缘边角区域。

5.如权利要求4所述的清洁控制方法，其特征在于，所述基于三角形法在沿边运动过程中识别边缘边角区域包括：

对所述清洁机器人沿边运动路径上的障碍物和所述待清洁区域的边缘进行线段拟合，得到拟合线段；

计算朝向所述清洁机器人方向的所述拟合线段夹角的角度；

在所述夹角的角度小于预设角度时，将所述夹角对应的所述拟合线段包围的区域作为所述边缘边角区域。

6.如权利要求1-5任意一项所述的清洁控制方法，其特征在于，所述基于所述区域地图确定边角区域包括：

基于所述区域地图识别待清洁区域内的孤立障碍物；

将所述孤立障碍物进行区域划分得到孤立边角区域。

7.如权利要求6所述的清洁控制方法，其特征在于，所述将所述孤立障碍物进行区域划分得到孤立边角区域包括：

获取所述孤立障碍物的坐标均值；

基于所述坐标均值对所述孤立障碍物进行聚类；

对聚类后的孤立障碍物进行区域划分，得到所述孤立边角区域。

8.如权利要求6所述的清洁控制方法，其特征在于，所述孤立边角区域包括：

圆形区域、三角形区域多边形区域和一边平行于待清洁区域的边缘的矩形区域中的至少一种。

9.如权利要求1所述的清洁控制方法，其特征在于，所述基于所述区域地图确定所述空旷区域包括：

将所述区域地图中去除所述边角区域的区域作为所述空旷区域。

10.一种清洁机器人，其特征在于，所述清洁机器人包括处理器、存储器和存储在所述存储器上的执行指令，所述执行指令设置成在被所述处理器执行时能够使所述清洁机器人执行权利要求1-9任意一项所述的清洁机器人的清洁控制方法。

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